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机器视觉毕业设计深度学习驾驶人脸疲劳检测系统 - python opencv

發(fā)布時(shí)間：2024/3/24 python 56 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了机器视觉毕业设计深度学习驾驶人脸疲劳检测系统 - python opencv 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

文章目錄

0 前言
1 課題背景
2 Dlib人臉識別
- 2.1 簡介
- 2.2 Dlib優(yōu)點(diǎn)
- 2.3 相關(guān)代碼
- 2.4 人臉數(shù)據(jù)庫
- 2.5 人臉錄入加識別效果
3 疲勞檢測算法
- 3.1 眼睛檢測算法
- 3.2 打哈欠檢測算法
- 3.3 點(diǎn)頭檢測算法
4 PyQt5
- 4.1 簡介
- 4.2相關(guān)界面代碼

0 前言

🔥 這兩年開始畢業(yè)設(shè)計(jì)和畢業(yè)答辯的要求和難度不斷提升，傳統(tǒng)的畢設(shè)題目缺少創(chuàng)新和亮點(diǎn)，往往達(dá)不到畢業(yè)答辯的要求，這兩年不斷有學(xué)弟學(xué)妹告訴學(xué)長自己做的項(xiàng)目系統(tǒng)達(dá)不到老師的要求。

為了大家能夠順利以及最少的精力通過畢設(shè)，學(xué)長分享優(yōu)質(zhì)畢業(yè)設(shè)計(jì)項(xiàng)目，今天要分享的是

🚩 機(jī)器視覺 opencv 深度學(xué)習(xí) 駕駛?cè)四樒跈z測系統(tǒng)

🥇學(xué)長這里給一個(gè)題目綜合評分(每項(xiàng)滿分5分)

難度系數(shù)：3分
工作量：3分
創(chuàng)新點(diǎn)：4分

選題指導(dǎo)，項(xiàng)目分享：

https://gitee.com/yaa-dc/warehouse-1/blob/master/python/README.md

1 課題背景

為了有效監(jiān)測駕駛員是否疲勞駕駛、避免交通事故的發(fā)?,本項(xiàng)目利??臉特征點(diǎn)進(jìn)?實(shí)時(shí)疲勞駕駛檢測的新?法。對駕駛員駕駛時(shí)的?部圖像進(jìn)?實(shí)時(shí)監(jiān)控,?先檢測?臉,并利?ERT算法定位?臉特征點(diǎn);然后根據(jù)?臉眼睛區(qū)域的特征點(diǎn)坐標(biāo)信息計(jì)算眼睛縱橫?EAR來描述眼睛張開程度,根據(jù)合適的EAR閾值可判斷睜眼或閉眼狀態(tài);最后基于EAR實(shí)測值和EAR閾值對監(jiān)控視頻計(jì)算閉眼時(shí)間?例(PERCLOS)值度量駕駛員主觀疲勞程度,將其與設(shè)定的疲勞度閾值進(jìn)??較即可判定是否疲勞駕駛。

2 Dlib人臉識別

2.1 簡介

Dlib是一個(gè)基于c++開發(fā)的開源數(shù)據(jù)工具庫,其中包含了不少的機(jī)器學(xué)習(xí)的成熟算法與模型,相對于tensorflow和PyTorch,它用于圖像處理以及人臉面部特征提取、分類及對比這幾個(gè)方面比較具有通用性和優(yōu)越性,因此,Dlib正在越來越廣泛地應(yīng)用在人臉識別技術(shù)領(lǐng)域。
Dlib具有獨(dú)立使用的可移植代碼。Dlib中的代碼使用c++語言進(jìn)行開發(fā)而成,使用獨(dú)立封裝,在不借助第三方數(shù)據(jù)庫的情況下,可以直接移植到自己所需要設(shè)計(jì)的項(xiàng)目中進(jìn)行使用。

2.2 Dlib優(yōu)點(diǎn)

Dlib擁有全面的文檔說明。作為一個(gè)開源的人臉數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練集,Dlib中有很多功能齊全的程序和文件,從人性化的角度而言的,Dlib在這一點(diǎn)上做的是非常不錯(cuò)的,因?yàn)樗鼮槊恳粋€(gè)程序文檔和文件都做了相對應(yīng)的注釋,這樣開發(fā)者就可以迅速準(zhǔn)確的調(diào)集程序文檔來完成自己所需要的項(xiàng)目功能。
Dlib涵蓋了支持功能完備的深度學(xué)習(xí)以及圖像處理的各類算法。Dlib為開發(fā)者提供了機(jī)器深度學(xué)習(xí)的各類成熟的完備算法,并且在圖像處理方面也為開發(fā)者帶來了能夠解決大多數(shù)實(shí)質(zhì)問題的優(yōu)良算法。例如基于SVM的遞歸和分類算法,以及專門用于面對大規(guī)模分類和遞歸的降維算法。當(dāng)然還有能夠?qū)ξ粗瘮?shù)進(jìn)行預(yù)分類和預(yù)測的相關(guān)向量機(jī),其分類和預(yù)測訓(xùn)練是基于貝葉斯框架。

2.3 相關(guān)代碼

import` `matplotlib.pyplot as plt import` `dlib import` `numpy as np import` `glob import` `re#正臉檢測器 detector``=``dlib.get_frontal_face_detector() #臉部關(guān)鍵形態(tài)檢測器 sp``=``dlib.shape_predictor(r``"D:LBJAVAscriptshape_predictor_68_face_landmarks.dat"``) #人臉識別模型 facerec ``=` `dlib.face_recognition_model_v1(r``"D:LBJAVAscriptdlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat"``)#候選人臉部描述向量集 descriptors``=``[]photo_locations``=``[]for` `photo ``in` `glob.glob(r``'D:LBJAVAscriptfaces*.jpg'``):``photo_locations.append(photo)``img``=``plt.imread(photo)``img``=``np.array(img)``#開始檢測人臉``dets``=``detector(img,``1``)``for` `k,d ``in` `enumerate``(dets):``#檢測每張照片中人臉的特征``shape``=``sp(img,d)``face_descriptor``=``facerec.compute_face_descriptor(img,shape)``v``=``np.array(face_descriptor)``descriptors.append(v)#輸入的待識別的人臉處理方法相同 img``=``plt.imread(r``'D:test_photo10.jpg'``) img``=``np.array(img) dets``=``detector(img,``1``) #計(jì)算輸入人臉和已有人臉之間的差異程度（比如用歐式距離來衡量） differences``=``[] for` `k,d ``in` `enumerate``(dets):``shape``=``sp(img,d)``face_descriptor``=``facerec.compute_face_descriptor(img,shape)``d_test``=``np.array(face_descriptor)``#計(jì)算輸入人臉和所有已有人臉描述向量的歐氏距離``for` `i ``in` `descriptors:``distance``=``np.linalg.norm(i``-``d_test)``differences.append(distance)#按歐式距離排序歐式距離最小的就是匹配的人臉 candidate_count``=``len``(photo_locations) candidates_dict``=``dict``(``zip``(photo_locations,differences)) candidates_dict_sorted``=``sorted``(candidates_dict.items(),key``=``lambda` `x:x[``1``])#matplotlib要正確顯示中文需要設(shè)置 plt.rcParams[``'font.family'``] ``=` `[``'sans-serif'``] plt.rcParams[``'font.sans-serif'``] ``=` `[``'SimHei'``]plt.rcParams[``'figure.figsize'``] ``=` `(``20.0``, ``70.0``)ax``=``plt.subplot(candidate_count``+``1``,``4``,``1``) ax.set_title(``"輸入的人臉"``) ax.imshow(img)for` `i,(photo,distance) ``in` `enumerate``(candidates_dict_sorted):``img``=``plt.imread(photo)``face_name``=``""``photo_name``=``re.search(r``'([^\]*).jpg$'``,photo)``if` `photo_name:``face_name``=``photo_name[``1``]``ax``=``plt.subplot(candidate_count``+``1``,``4``,i``+``2``)``ax.set_xticks([])``ax.set_yticks([])``ax.spines[``'top'``].set_visible(``False``)``ax.spines[``'right'``].set_visible(``False``)``ax.spines[``'bottom'``].set_visible(``False``)``ax.spines[``'left'``].set_visible(``False``)``if` `i``=``=``0``:``ax.set_title(``"最匹配的人臉nn"``+``face_name``+``"nn差異度："``+``str``(distance))``else``:``ax.set_title(face_name``+``"nn差異度："``+``str``(distance))``ax.imshow(img)plt.show()

2.4 人臉數(shù)據(jù)庫

本項(xiàng)目中將識別到的人臉保存的.db文件中，相關(guān)代碼如下：

class CoreUI(QMainWindow):database = './FaceBase.db'trainingData = './recognizer/trainingData.yml'cap = cv2.VideoCapture()captureQueue = queue.Queue() # 圖像隊(duì)列alarmQueue = queue.LifoQueue() # 報(bào)警隊(duì)列，后進(jìn)先出logQueue = multiprocessing.Queue() # 日志隊(duì)列receiveLogSignal = pyqtSignal(str) # LOG信號def __init__(self):super(CoreUI, self).__init__()loadUi('./ui/Core.ui', self)self.setWindowIcon(QIcon('./icons/icon.png'))#self.setFixedSize(1161, 620)'''self.pushButton = QPushButton('rush', self)layout = QVBoxLayout()layout.addWidget(self.pushButton)self.setLayout(layout)'''#self.pushButton.clicked.connect(self.open)=# 圖像捕獲self.isExternalCameraUsed = Falseself.useExternalCameraCheckBox.stateChanged.connect(lambda: self.useExternalCamera(self.useExternalCameraCheckBox))self.faceProcessingThread = FaceProcessingThread()self.startWebcamButton.clicked.connect(self.startWebcam)#A\B功能開關(guān)# 數(shù)據(jù)庫self.initDbButton.setIcon(QIcon('./icons/warning.png'))self.initDbButton.clicked.connect(self.initDb)self.timer = QTimer(self) # 初始化一個(gè)定時(shí)器self.timer.timeout.connect(self.updateFrame)

2.5 人臉錄入加識別效果

錄入過程

識別效果

3 疲勞檢測算法

該系統(tǒng)采用Dlib庫中人臉68個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)檢測shape＿predictor＿68＿face＿landmarks.dat的dat模型庫及視頻中的人臉，之后返回人臉特征點(diǎn)坐標(biāo)、人臉框及人臉角度等。本系統(tǒng)利用這68個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)對駕駛員的疲勞狀態(tài)進(jìn)行檢測，算法如下：

初始化Dlib的人臉檢測器(HOG)，然后創(chuàng)建面部標(biāo)志物預(yù)測；

使用dlib.get＿frontal＿face＿detector() 獲得臉部位置檢測器；

使用dlib.shape＿predictor獲得臉部特征位置檢測器；

分別獲取左、右眼面部標(biāo)志的索引；

打開cv2本地?cái)z像頭。

Dlib庫68個(gè)特征點(diǎn)模型如圖所示：

3.1 眼睛檢測算法

基于EAR算法的眨眼檢測，當(dāng)人眼睜開時(shí)，EAR在某個(gè)值域范圍內(nèi)波動(dòng)，當(dāng)人眼閉合時(shí)，EAR迅速下降，理論上接近于0。當(dāng)EAR低于某個(gè)閾值時(shí)，眼睛處于閉合狀態(tài)；當(dāng)EAR由某個(gè)值迅速下降至小于該閾值，再迅速上升至大于該閾值，則判斷為一次眨眼。為檢測眨眼次數(shù)，需要設(shè)置同一次眨眼的連續(xù)幀數(shù)。眨眼速度較快，一般1～3幀即可完成眨眼動(dòng)作。眼部特征點(diǎn)如圖：

EAR計(jì)算公式如下：

當(dāng)后幀眼睛寬高比與前一幀差值的絕對值(EAR)大于0.2時(shí)，認(rèn)為駕駛員在疲勞駕駛。（68點(diǎn)landmark中可以看到37-42為左眼，43-48為右眼）

右眼開合度可以通過以下公式：

眼睛睜開度從大到小為進(jìn)入閉眼期，從小到大為進(jìn)入睜眼期，計(jì)算最長閉眼時(shí)間(可用幀數(shù)來代替)。閉眼次數(shù)為進(jìn)入閉眼、進(jìn)入睜眼的次數(shù)。通過設(shè)定單位時(shí)間內(nèi)閉眼次數(shù)、閉眼時(shí)間的閾值判斷人是否已經(jīng)疲勞了。

相關(guān)代碼：

# 疲勞檢測，檢測眼睛和嘴巴的開合程度from scipy.spatial import distance as dist from imutils.video import FileVideoStream from imutils.video import VideoStream from imutils import face_utils import numpy as np # 數(shù)據(jù)處理的庫 numpy import argparse import imutils import time import dlib import cv2 import math import time from threading import Threaddef eye_aspect_ratio(eye):# 垂直眼標(biāo)志（X，Y）坐標(biāo)A = dist.euclidean(eye[1], eye[5]) # 計(jì)算兩個(gè)集合之間的歐式距離B = dist.euclidean(eye[2], eye[4])# 計(jì)算水平之間的歐幾里得距離# 水平眼標(biāo)志（X，Y）坐標(biāo)C = dist.euclidean(eye[0], eye[3])# 眼睛長寬比的計(jì)算ear = (A + B) / (2.0 * C)# 返回眼睛的長寬比return ear

3.2 打哈欠檢測算法

基于MAR算法的哈欠檢測，利用Dlib提取嘴部的6個(gè)特征點(diǎn)，通過這6個(gè)特征點(diǎn)的坐標(biāo)(51、59、53、57的縱坐標(biāo)和49、55的橫坐標(biāo))來計(jì)算打哈欠時(shí)嘴巴的張開程度。當(dāng)一個(gè)人說話時(shí)，點(diǎn)51、59、53、57的縱坐標(biāo)差值增大，從而使MAR值迅速增大，反之，當(dāng)一個(gè)人閉上嘴巴時(shí)，MAR值迅速減小。

嘴部主要取六個(gè)參考點(diǎn)，如下圖：

計(jì)算公式：

通過公式計(jì)算MAR來判斷是否張嘴及張嘴時(shí)間，從而確定駕駛員是否在打哈欠。閾值應(yīng)經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)，能夠與正常說話或哼歌區(qū)分開來。為提高判斷的準(zhǔn)確度，采用雙閾值法進(jìn)行哈欠檢測，即對內(nèi)輪廓進(jìn)行檢測：結(jié)合張口度與張口時(shí)間進(jìn)行判斷。Yawn為打哈欠的幀數(shù)，N為1 min內(nèi)總幀數(shù)，設(shè)雙閾值法哈欠檢測的閾值為10%，當(dāng)打哈欠頻率Freq>10%時(shí)，則認(rèn)為駕駛員打了1個(gè)深度哈欠或者至少連續(xù)2個(gè)淺哈欠，此時(shí)系統(tǒng)進(jìn)行疲勞提醒。

相關(guān)代碼：

# 疲勞檢測，檢測眼睛和嘴巴的開合程度from scipy.spatial import distance as dist from imutils.video import FileVideoStream from imutils.video import VideoStream from imutils import face_utils import numpy as np # 數(shù)據(jù)處理的庫 numpy import argparse import imutils import time import dlib import cv2 import math import time from threading import Threaddef mouth_aspect_ratio(mouth): # 嘴部A = np.linalg.norm(mouth[2] - mouth[10]) # 51, 59B = np.linalg.norm(mouth[4] - mouth[8]) # 53, 57C = np.linalg.norm(mouth[0] - mouth[6]) # 49, 55mar = (A + B) / (2.0 * C)return mar

相應(yīng)的演示效果如下：

3.3 點(diǎn)頭檢測算法

基于HPE算法的點(diǎn)頭檢測

HPE(Head Pose Estimation,HPE)算法步驟：2D人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測，3D人臉模型匹配，求解3D點(diǎn)和對應(yīng)2D點(diǎn)的轉(zhuǎn)換關(guān)系，根據(jù)旋轉(zhuǎn)矩陣求解歐拉角。檢測過程中需要使用世界坐標(biāo)系(UVW)、相機(jī)坐標(biāo)系(XYZ)、圖像中心坐標(biāo)系(uv)和像素坐標(biāo)系(xy)。一個(gè)物體相對于相機(jī)的姿態(tài)可以使用旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣來表示。

平移矩陣：物體相對于相機(jī)的空間位置關(guān)系矩陣，用T表示；
旋轉(zhuǎn)矩陣：物體相對于相機(jī)的空間姿態(tài)關(guān)系矩陣，用R表示。

因此必然少不了坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換。如圖所示：

于是世界坐標(biāo)系(UVW)、相機(jī)坐標(biāo)系(XYZ)、圖像中心坐標(biāo)系(uv)和像素坐標(biāo)系(xy)四兄弟閃亮登場。相對關(guān)系如下：
世界坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到相機(jī)坐標(biāo)：

相機(jī)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到像素坐標(biāo)系：

像素坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的關(guān)系為：

圖像中心坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到像素坐標(biāo)系：

得到旋轉(zhuǎn)矩陣后，求歐拉角：

設(shè)定參數(shù)閾值為0.3，在一個(gè)時(shí)間段，如10 s內(nèi)，當(dāng)?shù)皖^歐拉角|Pitch|≥20°或者頭部傾斜歐拉角|Roll|≥20°的時(shí)間比例超過0.3時(shí)，則認(rèn)為駕駛員處于瞌睡狀態(tài)，發(fā)出預(yù)警。

相關(guān)效果展示：

4 PyQt5

4.1 簡介

Qt是一個(gè)跨平臺的 C++ 開發(fā)庫，主要用來開發(fā)圖形用戶界面程序(GUI)，當(dāng)然也可以開發(fā)不帶界面的命令行程序。
但Qt 是純 C++ 開發(fā)的，PyQt5是基于圖形程序框架Qt5的Python語言實(shí)現(xiàn)，由一組Python模塊構(gòu)成。

QLabel控件：用來顯示文本或圖像。
QLineEdit窗口控件：提供了一個(gè)單頁面的單行文本編輯器。
QTextEdit窗口控件：提供了一個(gè)單頁面的多行文本編輯器。
QPushButton窗口控件：提供了一個(gè)命令按鈕。
QRadioButton控件：提供了一個(gè)單選鈕和一個(gè)文本或像素映射標(biāo)簽。
QCheckBox窗口控件：提供了一個(gè)帶文本標(biāo)簽的復(fù)選框。
QspinBox控件：允許用戶選擇一個(gè)值，要么通過按向上/向下鍵增加/減少當(dāng)前顯示值，要么直接將值輸入到輸入框中。
QScrollBar窗口控件：提供了一個(gè)水平的或垂直的滾動(dòng)條。
QSlider控件：提供了一個(gè)垂直的或水平的滑動(dòng)條。
QComboBox控件：一個(gè)組合按鈕，用于彈出列表。
QMenuBar控件：提供了一個(gè)橫向菜單欄。
QStatusBar控件：提供了一個(gè)適合呈現(xiàn)狀態(tài)信息的水平條，通常放在QMainWindow的底部。
QToolBar控件：提供了一個(gè)工具欄，可以包含多個(gè)命令按鈕，通常放在QMainWindow的頂部。
QListView控件：可以顯示和控制可選的多選列表，可以設(shè)置ListMode或IconMode。
QPixmap控件：可以在繪圖設(shè)備上顯示圖像，通常放在QLabel或QPushButton類中。
Qdialog控件：對話框窗口的基類。
QWidget是所有用戶界面類的基類，它能接收所有的鼠標(biāo)、鍵盤和其他系統(tǒng)窗口事件。沒有被嵌入到父窗口中的Widget會被當(dāng)作一個(gè)窗口來調(diào)用，當(dāng)然，它也可以使用setWindowFlags(Qt.WindowFlags)函數(shù)來設(shè)置窗口的顯示效果。QWidget的構(gòu)造函數(shù)可以接收兩個(gè)參數(shù)，其中第一個(gè)參數(shù)是該窗口的父窗口；第二個(gè)參數(shù)是該窗口的Flag，也就是- Qt.WindowFlags。根據(jù)父窗口來決定Widget是嵌入到父窗口中還是被當(dāng)作一個(gè)獨(dú)立的窗口來調(diào)用，根據(jù)Flag來設(shè)置Widget窗口的一些屬性。
QMainWindow（主窗口）一般是應(yīng)用程序的框架，在主窗口中可以添加所需要的Widget，比如添加菜單欄、工具欄、狀態(tài)欄等。主窗口通常用于提供一個(gè)大的中央窗口控件（如文本編輯或者繪制畫布）以及周圍的菜單欄、工具欄和狀態(tài)欄。QMainWindow常常被繼承，這使得封裝中央控件、菜單欄，工具欄以及窗口狀態(tài)變得更容易，也可以使用Qt Designer來創(chuàng)建主窗口。

4.2相關(guān)界面代碼

#部分代碼 from PyQt5.QtCore import QTimer, QThread, pyqtSignal, QRegExp, Qt from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap, QIcon, QTextCursor, QRegExpValidator,QPainter from PyQt5.QtWidgets import * from PyQt5.uic import loadUi from ui.untitled import Ui_Form from core2 import CoreUI from dataRecord import DataRecordUI from dataManage import DataManageUIfrom ui.pic import Ui_Form1 from PyQt5 import QtCore import sys import os from PyQt5 import QtGui from PyQt5 import QtCore from PyQt5.QtWidgets import * from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * import sys class Main(CoreUI,QMainWindow):def __init__(self):super(Main, self).__init__()qssStyle = open(os.path.join('sip/123.qss')).read()self.setStyleSheet(qssStyle)self.setWindowFlag(QtCore.Qt.FramelessWindowHint)#設(shè)置無邊框但是按鍵得重新設(shè)置了#self.startWebcamButton()self.startWebcamButton.setStyleSheet("startWebcamButton{color:black}""startWebcamButton:hover{color:red}""startWebcamButton{background-color:rgb(180,180,180)}""startWebcamButton{border:2px}""startWebcamButton{border-radius:10px}""startWebcamButton{padding:2px 4px}""startWebcamButton{font-size:14pt}")self.pushButton.setStyleSheet("#pushButton {color:rgb(255,255,255);border-image:url(sip/anniu.png);text-aligh:left;font-size:18px;font-weight:bold;};")self.pushButton_2.setStyleSheet("#pushButton_2 {color:rgb(255,255,255);border-image:url(sip/anniu.png);text-aligh:left;font-size:18px;font-weight:bold;};")self.pushButton_3.setStyleSheet("#pushButton_3 {color:rgb(255,255,255);border-image:url(sip/anniu.png);text-aligh:left;font-size:18px;font-weight:bold;};")self.pushButton_4.setStyleSheet("#pushButton_4 {color:rgb(255,255,255);border-image:url(sip/anniu.png);text-aligh:left;font-size:18px;font-weight:bold;};")#self.setStyleSheet("color:white")#顏色全變self.pushButton_4.clicked.connect(QCoreApplication.instance().quit)def closewin(self):self.close()def mouseMoveEvent(self, e: QMouseEvent): # 重寫移動(dòng)事件self._endPos = e.pos() - self._startPosself.move(self.pos() + self._endPos)def mousePressEvent(self, e: QMouseEvent):if e.button() == Qt.LeftButton:self._isTracking = Trueself._startPos = QPoint(e.x(), e.y())def mouseReleaseEvent(self, e: QMouseEvent):if e.button() == Qt.LeftButton:self._isTracking = Falseself._startPos = Noneself._endPos = Nonedef paintEvent(self, a0: QtGui.QPaintEvent) -> None:painter = QPainter(self)pixmap = QPixmap("sip/5.jfif")painter.drawPixmap(self.rect(), pixmap)#self.setupUi(self)'''def open(self):path = r"sip/new"QDesktopServices.openUrl(QUrl.fromLocalFile(path))''' class Child(DataRecordUI,QMainWindow):def __init__(self):super(Child, self).__init__()self.setWindowFlag(QtCore.Qt.FramelessWindowHint)qssStyle = open(os.path.join('sip/123.qss')).read()self.setStyleSheet(qssStyle)#self.setupUi(self)def OPEN(self):self.show()def closewin(self):self.close()def returnmain(self):self.pushButton.clicked.connect(main.show)self.pushButton.clicked.connect(ch.hide)def paintEvent(self, a0: QtGui.QPaintEvent) -> None:painter = QPainter(self)pixmap = QPixmap("sip/5.jfif")painter.drawPixmap(self.rect(), pixmap)class Child1(DataManageUI,QMainWindow):def __init__(self):super(Child1,self).__init__()self.setWindowFlag(QtCore.Qt.FramelessWindowHint)qssStyle = open(os.path.join('sip/123.qss')).read()self.setStyleSheet(qssStyle)def OPEN(self):self.show()def closewin(self):self.close()def returnmain(self):self.pushButton.clicked.connect(main.show)self.pushButton.clicked.connect(ch1.hide)def paintEvent(self, a0: QtGui.QPaintEvent) -> None:painter = QPainter(self)pixmap = QPixmap("sip/5.jfif")painter.drawPixmap(self.rect(), pixmap)class help(Ui_Form,QWidget):def __init__(self):super(help,self).__init__()self.setWindowFlag(QtCore.Qt.FramelessWindowHint)self.setupUi(self)qssStyle = open(os.path.join('sip/123.qss')).read()self.setStyleSheet(qssStyle)'''qssStyle1 = open(os.path.join('sip/123.qss')).read()self.setStyleSheet(qssStyle1)'''def OPEN(self):self.show()def returnmain(self):self.pushButton.clicked.connect(main.show)self.pushButton.clicked.connect(Help.hide)def paintEvent(self, a0: QtGui.QPaintEvent) -> None:painter = QPainter(self)pixmap = QPixmap("sip/5.jfif")painter.drawPixmap(self.rect(), pixmap)class add(Ui_Form1,QWidget):def __init__(self):super(add,self).__init__()#self.setWindowFlag(QtCore.Qt.FramelessWindowHint)self.setupUi(self)self.setWindowFlag(QtCore.Qt.FramelessWindowHint)qssStyle = open(os.path.join('sip/123.qss')).read()self.setStyleSheet(qssStyle)#qssStyle = open(os.path.join('123.qss')).read()self.pushButton.clicked.connect(self.close)#self.setStyleSheet(qssStyle)def OPEN(self):self.show()def paintEvent(self, a0: QtGui.QPaintEvent) -> None:painter = QPainter(self)pixmap = QPixmap("./sip/5.jfif")painter.drawPixmap(self.rect(), pixmap)if __name__ =="__main__":#QtCore.QCoreApplication.setAttribute(QtCore.Qt.AA_EnableHighDpiScaling)app = QApplication(sys.argv)main = Main()ch = Child()ch1 = Child1()Help = help()ADD=add()main.show()#main.setStyleSheet("{border-image:url(sip/background.jpg)}")main.pushButton.clicked.connect(main.hide)main.pushButton.clicked.connect(ch.OPEN)main.pushButton_2.clicked.connect(main.hide)main.pushButton_2.clicked.connect(ch1.OPEN)main.pushButton_3.clicked.connect(main.hide)main.pushButton_3.clicked.connect(Help.OPEN)main.pushButton_11.clicked.connect(ADD.OPEN)ch.pushButton.clicked.connect(ch.returnmain)ch1.pushButton.clicked.connect(ch1.returnmain)Help.pushButton.clicked.connect(Help.returnmain)#ADD.pushButton.clicked.connect(ADD.close)sys.exit(app.exec_())